使用RPA通过GPT大模型AI Agent自动执行业务流程任务企业级应用开发实战：为企业打造个性化的RPA解决方案

1.背景介绍

RPA(Robotic Process Automation)简介

RPA的定义

RPA，即“机器人过程自动化”，是指将计算机技术应用于业务流程自动化领域。它利用计算机技术提升流程效率、提高工作质量。其关键在于自动化。例如，当商务人员需要填写一份订单表单时，可以通过计算机软件帮助他快速输入相关信息。这就是RPA的基本功能。

RPA具有高度灵活性、普适性和自动化程度高等特点。目前，由于市场需求的迅速扩张和技术革新，RPA的发展已经进入了一个全新的阶段。企业也可以通过RPA软件和工具，实现高度自动化的业务流程。例如，在物流管理中，可以用RPA软件将仓储中的货物从仓库运送到顾客手中；在金融服务中，通过RPA软件将银行的账户余额和交易记录进行自动处理，降低成本和管理难度；在教育行业，可以对学生进行学习管理，提高学习效率，并节省人力资源。因此，RPA技术具有巨大的潜力，能够帮助企业节省时间、降低成本，提升工作效率。

GPT-3 与 T5 预训练模型简介

GPT-3

GPT-3 是 OpenAI 推出的基于 transformer 的大型预训练语言模型，由 1750亿个参数的模型和超过 430GB 的数据构成。其生成文本的能力可达 10^9 次/秒的速度。通过连续学习来优化模型参数，使其生成更准确、更逼真的文本。

T5 预训练模型

T5 是一种自回归序列到序列模型，它的架构类似于BERT，但是使用了更短的上下文窗口。T5 在 GPT-2 和 GPT-3 的基础上进一步训练，并对不同任务进行了调整。它可以在 NLP 、文本分类、 QA、文本摘要和文本重述等不同任务上取得出色的性能。

在本文中，我将展示如何通过 GPT-3 模型构建一个无监督的深度学习项目——一个基于用户自身的问答机器人。该机器人不仅会回答用户的问题，还能基于知识图谱的答案引导用户完成任务。同时，我将展示如何通过 T5 模型，实现基于自然语言对话的自动文本摘要。

2.核心概念与联系

2.1 超越规则的人工智能

根据语义理解、推理与决策，人工智能可以用图灵机来实现。而现在，深度学习技术的突飞猛进，带来了超越规则的能力。按照谷歌公司发布的消息，Google Translate 使用的神经网络语言模型，它的准确率已经超过了人类的水平。而阿里巴巴集团近期发布的文本分类模型 ALBERT，就是一种深度学习的语言模型。除此之外，还有一些其他的语言模型，如 CLIP、ULMFiT、GPT-2、GPT-3 等。这些模型的潜力尚且如此，但实际应用场景却有限。所以，人工智能系统中最重要的是思想上的进步，如何把人工智能应用到生产制造领域，更加关键。

为了能够更好的赋予产品赋能，企业需要建立知识图谱和数据仓库。而通过这种方式，企业就可以收集整理各种各样的信息。随着互联网和云计算的发展，以及智能设备的普及，人们对于数据的获取变得容易很多。这就要求企业能够掌握这些数据并且转化成有价值的信息。

此外，企业也面临着许多新的机遇。面对现代社会的复杂繁琐，企业必须要具备综合素质。首先，企业应当对内部管理体系有更全面的认识，建立透明、共赢的管理机制。其次，企业应该善于开拓创新，寻求新的商业模式和服务。第三，企业应该保持敏锐的洞察力，采取科技创新驱动，突破既有瓶颈。最后，企业应该树立正确的价值观，面向未来的挑战，并向世界分享它们的成功经验。

所以，通过在人工智能和生产制造领域的研究，企业可以实现自动化、智能化、精益化，并充分发挥出自己的优势。当然，为了保障数据的安全和隐私，还需要进一步完善相关政策法规。另外，需要密切关注人的因素，增强个人能力和能力提升的激励机制。

2.2 深度学习的应用背景介绍

尽管深度学习模型如同飞船一般高速运动，但其仍处在发展初期。在这一过程中，深度学习模型需要面对种类繁多的训练数据、模糊的假设空间、非线性的关系、稀疏的标签、巨大的模型规模等难题。

为了提高模型的能力，数据驱动是首要的考虑。在这个过程中，数据将被分割成多个小块，分别进行模型训练。然后，模型的参数将被更新，以提升模型的准确度。在每一次训练迭代中，模型都会基于历史数据和新的数据进行修改，直到获得最佳效果。

深度学习的另一个特点是端到端的训练，而不是像传统机器学习那样，依赖于特征工程。端到端的训练意味着，只需提供原始数据和目标输出，就可以训练得到一个足够准确的模型。深度学习模型不需要设计特定的模型结构或训练方式，它可以自己发现特征之间的关联。深度学习的算法可以简单地映射到现有的编程环境中，并可以很好地适应不同的硬件配置。

深度学习模型能够解决以前难以解决的问题，比如图像识别、语音识别、语言理解、机器翻译、文本分类等。现在，越来越多的公司和组织都在探索基于深度学习技术的新应用。它们包括音乐推荐系统、图像搜索、垃圾邮件过滤、图像理解、汽车驾驶等。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

3.1 项目背景介绍

问题描述

现在，企业越来越依赖于移动办公工具。因此，不少企业希望有一套能够处理移动办公任务的自动化系统。例如，业务部门希望每天定时发送问卷调查问卷，HR部门希望自动为员工配发工作证明；财务部门希望定期清理销售收入数据、库存，供应链部门希望自动化流程、管理费用；行政部门希望能够智能化的管理人力资产、财务状况。这就需要一个基于人的聆听、理解、分析和创作的个性化聊天机器人。这个机器人可以回答日常工作中的问题，并给出针对性的建议，提升工作效率和工作质量。

那么，如何利用RPA技术开发出这样的机器人呢？以下步骤可以参考：

1. 收集问卷数据：收集业务部门询问的人群信息，包括职级、年龄、学历、经验、工作类型等。通过多轮对话收集问卷数据，并分析数据质量，以便确定下一步的设计。

2. 定义业务规则：从已有问卷结果中定义业务规则，其中，有些规则可能非常简单，直接编写规则即可。例如，问问员工目前是否有借款需要交清，可以直接回复“借款情况怎么样？”；问员工的薪资水平，可以回答“您的工资为XXX元/月，绩效为XXX%，有加班费用吗？”；询问工作日志，可以提取关键词，判断员工是否遵守公司的规范。

3. 创建问答知识库：对于业务规则的理解存在不确定性，需要将知识库纳入考虑。知识库可以帮助机器人进行语义理解，提升机器人准确性。从多个渠道获取知识，如办公室内的常见文档、FAQ、培训材料、正式文件的解读等，将这些信息加入知识库，形成合适的问答模板。

4. 用聊天机器人解决问题：部署聊天机器人后，员工可以通过聊天的方式提出问题，机器人会自动进行语音识别、文本理解、语义理解、业务规则匹配、知识库查询，并给出答复。同时，员工可以直接和机器人交流，机器人可以为员工提供建议、技能培训和成长指导，提升员工的工作效率和工作质量。

最后，企业还需要进行持续改进和迭代，不断丰富业务规则和知识库，保证机器人服务的高效性、准确性和个性化。

3.2 数据收集

目前，可以采用各种方式收集业务部门的人群信息，包括抽样调查、文字化记录、视频采访等。通过多轮对话收集问卷数据，可以更全面地了解业务部门的需求，确定下一步的设计。

3.3 业务规则定义

通过收集问卷数据，可以对业务规则进行定义。从已有问卷结果中定义业务规则，其中，有些规则可能非常简单，直接编写规则即可。例如，问问员工目前是否有借款需要交清，可以直接回复“借款情况怎么样？”。

在某些情况下，业务规则可能比较复杂，需要采用机器学习的方法进行设计。例如，询问员工的薪资水平，可以回答“您的工资为XXX元/月，绩效为XXX%，有加班费用吗？”，但无法准确回答具体的加班费用。为此，可以采用计算加班费用的规则函数，并训练模型进行学习。

3.4 问答知识库

对于业务规则的理解存在不确定性，需要将知识库纳入考虑。知识库可以帮助机器人进行语义理解，提升机器人准确性。从多个渠道获取知识，如办公室内的常见文档、FAQ、培训材料、正式文件的解读等，将这些信息加入知识库，形成合适的问答模板。

3.5 聊天机器人开发

对话模型的选择

为了减少对话模型的规模，可以使用文本分类模型。它可以根据输入的文本内容预测相应的类别。分类模型可以分为两类，即序列分类和指针网络分类。

对于序列分类，是对输入的文本进行分类，将属于某个类别的文本进行标记。举例来说，一段句子属于诗歌类别或英文文章类别。这种模型只能预测当前的输入是否属于某个类别，不能回答具体的业务问题。

对于指针网络分类，是对输入的文本进行分类和回答。例如，在文本摘要领域，输入的文本可以预测出最恰当的摘要。在本项目中，我们可以考虑使用指针网络分类模型。

模型的训练

根据对话模型的选择，可以根据业务规则，训练相应的模型。训练模型时，需要提供足够数量的问答对，每个问答对包括文本输入、文本输出、标签。

模型的部署

部署聊天机器人后，员工可以通过聊天的方式提出问题，机器人会自动进行语音识别、文本理解、语义理解、业务规则匹配、知识库查询，并给出答复。同时，员工可以直接和机器人交流，机器人可以为员工提供建议、技能培训和成长指导，提升员工的工作效率和工作质量。

4.具体代码实例和详细解释说明

4.1 数据收集

收集企业人员的个人信息，如姓名、电话号码、邮箱、职称、部门、年龄、学历、经验、工作类型、工作内容等。

4.2 业务规则定义

对已有数据进行统计分析，找出员工借款情况、薪资情况、工作态度、工作日志关键词等行为特征，定义业务规则。如：

1. “借款情况”：问询员工借款情况，若有需要需要交清的借款，回复“请您详细说明”，否则，回复“暂无借款需要处理”。

2. "薪资水平"：问询员工薪资水平，若工资较高，回复“您的工资为XXX元/月，绩效为XXX%，有加班费用吗？”，如果没有加班费用，则回复“没有加班费用”。

3. "工作态度"：问询员工工作态度，若积极主动，回复“欢迎随时与我们联系！”，否则，回复“对不起，感谢您的支持！”。

4. "工作日志关键词"：根据日志关键词回答客户咨询。如：日报、周报、月报。

4.3 问答知识库定义

创建基于本企业的问答知识库。知识库中可以包含公司的员工教育背景、工作岗位信息、政策法规、工作惯例等信息。机器人通过知识库检索数据，以便回答员工提出的业务问题。

4.4 聊天机器人开发

模型选型

在开发聊天机器人之前，需要考虑机器人的目的、特性、使用场景、交互方式、性能指标。根据需求选择适合的对话模型。

对话模型：

• 序列分类：用于对话任务，输出语句属于某种分类，不能回答具体的业务问题。
• 指针网络分类：用于回答类别不明确的问题，输出最贴近的答案。

分类模型性能衡量指标：

• 准确率：对测试集所有预测正确的比例。
• F1 Score：在预测为阳性（即问题与答案存在关联）的样本中，预测为阳性的比例。
• Precision：查准率。
• Recall：查全率。

选择指针网络分类模型，因为它能够回答具体的问题。

数据准备

收集数据后，需要将数据转换为合适的格式，方便模型训练。对于序列分类，需要将问答对按照顺序排列，输入的文本和输出的标签一起作为一条记录，用于模型训练。对于指针网络分类，则需要将文本输入与相应的答案或者说答案集合进行对应。

训练集：是使用过的问答对，将其按照一定概率（一般设置为0.8）划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的效果。

测试集：使用过的、没有用过的问答对，将其按照一定概率（一般设置为0.2）划分为测试集。测试集用于测试模型的准确率。

模型训练

根据对话模型的选择，训练相应的模型。对于序列分类模型，可以使用典型的单向循环神经网络RNN或者GRU等模型；对于指针网络分类模型，可以使用基于注意力机制的模型。

模型验证

将验证集输入模型进行验证，查看模型的准确率。验证集中含有验证集中没有出现过的输入，可以有效地评估模型的鲁棒性。

模型部署

将训练好的模型部署到生产环境中，允许外部调用。外部调用时，只需输入用户的问题，模型就会给出答案。

5.未来发展趋势与挑战

5.1 多轮对话业务的扩展

基于单轮对话的聊天机器人存在局限性。为了让机器人能够更好的服务于各种业务场景，需要引入多轮对话机制。多轮对话可以让机器人在一次对话中回答多个问题，甚至多个主题的问题。

多轮对话可以应用于如下场景：

1. 问答业务：在问答业务中，多轮对话可以帮助机器人回答复杂的问题。如：询问员工工作日志中哪些环节存在困难，询问员工未来的工作计划，提醒员工保持健康、保持精神饱满，做好防护工作等。

2. 服务业务：在服务业务中，多轮对话可以帮助企业为客户提供个性化的服务。如：问询用户所在区域的生活设施，提供免费午餐、美食路线，推荐门票和酒店，帮助用户规划旅游计划等。

5.2 业务规则扩展

聊天机器人主要负责机器人的回答问题。虽然聊天机器人在解答简单问题方面已经可以胜任，但还有很长的路要走。除了回答基本问题，聊天机器人还需要处理一些比较复杂的问题。如：

1. 人工智能助手：需要开发能够理解人类的自然语言，能够进行复杂的事务处理。

2. 会计助手：需要开发能够帮助企业的会计师、审计师处理复杂的财务数据。

3. 机器学习助手：需要开发能够进行复杂的机器学习任务，如模型训练、预测等。

为此，需要扩展业务规则，包括模块的升级、功能的增强。

5.3 更多的业务场景的引入

目前，聊天机器人主要负责从事简单的业务。因此，为了扩展它的功能，还需要引入更多的业务场景，包括：

1. 投诉中心：引入投诉中心聊天机器人，通过聊天的方式，帮助企业跟踪维权进度。

2. 远程办公：引入远程办公聊天机器人，通过聊天的方式，帮助企业协同办公，提升协同效率。

3. 事件响应：引入事件响应聊天机器人，通过聊天的方式，帮助企业及时响应突发事件。

4. 营销推广：引入营销推广聊天机器人，通过聊天的方式，帮助企业将品牌宣传、产品推广等活动转化为对话形式。